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公开(公告)号：CN115620159A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211249620.X
申请日：2022-10-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种无监督遥感图像阴影去除方法，包括以下步骤：采用均值漂移方法分别对遥感影像进行地块分割。提出了一个新的图像纹理特征提取方法，考虑到地理学第一定律的距离约束，R,G,B通道以及亮度在x,y方向的一阶导数以及二阶导数，构建像素点的特征向量，进而结合协方差公式得到分割地块的特征矩阵。然后采用奇异值的分解的方法得到区域的特征值，计算地块之间的特征距离。利用匹配的光照区域，采用光照补偿的方法实现本影的整体去除。结合曼哈顿距离以及光照区域的位置，提出一种新的动态加权半影补偿方法，实现了光照区域到阴影区域的自然过渡，最终得到无阴影遥感图像。本发明针对结构复杂的遥感区域，能够有效的去除阴影。
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公开(公告)号：CN115620158A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211247675.7
申请日：2022-10-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高分辨率遥感影像阴影去除方法，包括以下步骤：构建高分辨率遥感影像阴影去除网络模型；所述遥感影像阴影去除网络模型基于GAN架构，包括生成网络和鉴别网络net_D；生成网络生成用于欺骗鉴别网络的假图像；所述生成网络包括：阴影消除器net_Gf、阴影生成器net_Gs和阴影优化器net_Gr；交替训练所述生成网络和鉴别网络：利用训练完成的高分辨率遥感影像阴影去除网络模型完成阴影去除，得到阴影去除后的遥感图像。本发明针对结构复杂的遥感区域，能够有效的去除阴影。
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公开(公告)号：CN110852225B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201911058700.5
申请日：2019-10-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的遥感影像红树林提取方法及系统，本发明首先对高分辨率的遥感影像进行预处理，包括遥感影像的大气校正与研究区域裁剪，对处理后的各波段进行波段运算以提取先验特征信息；应用多源数据融合实现多波段和特征信息的融合，构建数据集；训练并验证由卷积神经网络搭建的语义分类模型ME‑net；调用ME‑net模型实现红树林的自动分类，输出一个png格式的掩模文件，即为分类和提取的结果；通过长距离条件随机场对分类结果进行细调。本发明中的分类模型在应用中可通过扩展数据集使得分类精度达到92.3％，完全可以代替人工目视解译，为高精度影像地图的更新和滨海地区生态系统的保护提供辅助技术支持。
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公开(公告)号：CN113935308A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111051884.X
申请日：2021-09-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/205 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了面向地球科学领域的文本摘要自动生成方法及系统，方法包括利用微调BERT嵌入组件基于词嵌入初始化输入序列的值，编码器中BiLSTM组件对从前一层接收到的输入进行编码；卷积门控单元则根据每个时间步的先前输出重新训练核心信息；调用自注意力机制计算词汇自身权重，充分考虑句子中不同词语之间的语义以及语法联系，从而进一步强化全局信息；解码器部分将编码器输出的上下文向量进行解码，解码器中的BiLSTM组件对编码器输出的句子进行解码得到输出序列；微调的BERT网络模型捕捉句子之间的上下文关系，使得在每一个时刻都获得完整的上下文，最终使生成的摘要更准确。
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公开(公告)号：CN110728652B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201910830422.4
申请日：2019-09-04
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 一种面向二维规则矢量空间数据的可视域分析方法及装置，先获取目标点矢量数据，查找在其在可视范围内的遮挡物，计算目标点矢量数据与遮挡物体的各个顶点连线与遮挡物边界的所有交点，并筛选出有效交点和顶点；然后计算由遮挡物在可视范围内的最外侧顶点和目标点矢量数据的连线与目标点可视范围边界的交点，再计算由该交点所构成弧段的弧段点，进而由有效交点和顶点以及弧段点构成目标矢量数据视野盲区的边界点，将所有边界点连成一个封闭的几何图形，即为视野盲区，将可视范围内的所有视野盲区求并集得到目标点矢量数据可视范围内总视野盲区，最后将目标点矢量数据的可视范围与其总视野盲区作叠加求差，即可得到目标点矢量数据的可视域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111145292B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201911264640.2
申请日：2019-12-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种可扩展的适应二三维场景的矢量标绘图形态势推演方法。矢量标绘图形态势推演与仿真可提供丰富直观的战场态势表达和有序的态势推演过程，有助于指挥人员快速制定作战计划、赢得作战时间，从而对获取作战的胜利具有重大的指导意义。本发明主要包含如下几个关键步骤：设计各类矢量标绘图形态势规则；设计实现矢量标绘图形及态势文件管理；编辑矢量标绘图形态势；实现矢量标绘图形态势模拟。本发明适用于桌面端、Web端、移动端各端矢量标绘图形态势推演应用，可应用到二维地图场景和三维地图场景中，而且本发明设计上具有良好的扩展性，支持其它矢量标绘图形类型的扩展；本发明可灵活扩展，适用于各类专业组合图元动画类方案制作。
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公开(公告)号：CN110135299B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910361067.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种用于浅水测深的单波段蓝绿激光波形分析方法及系统，该方法采用高斯函数对滤波去噪平滑后的测深波形信息建模，利用能量大小自顶向下的高斯分解确定初始高斯分量位置，根据检测到的波峰的左右拐点确定分量所处的类别，分别估计初始参数，依据高斯分量宽度与系统波形脉宽阈值比较，在去除无效的初始高斯分量后，进一步优化高斯分量参数和个数，并进行非线性最小二乘法迭代将波形数据精确分解。具有如下优点：能有效地分解出回波信号中的叠加波和弱波分量并进行分类，采用阈值限制和循环迭代，提高了水面水底峰值点的准确度，有效测量浅水深度。
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公开(公告)号：CN110136075B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910313286.1
申请日：2019-04-18
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种基于边缘锐化循环生成对抗网络的遥感影像去雾方法。该方法利用深度生成对抗网络对有雾遥感影像进行处理，可以自动化、大量化的恢复有雾遥感影像地物信息；其次，本发明提出一个加入图像锐化机制的循环生成对抗网络模型，该模型改进了生成对抗网络生成图片纹理不清晰的情况，提高了对模糊图像的判别能力；最后，本发明改进了模型计算感知一致性损失函数的VGG16网络预训练过程，利用遥感影像预训练VGG16网络，让遥感影像特征被更好的提取，使得感知损失误差计算更为精确。与现有遥感影像去雾方法相比，本发明具有智能化、批量化和自动化的优点，可以显著提高遥感影像质量，保护遥感影像纹理等细节信息，达到很好的恢复效果。
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公开(公告)号：CN111640072A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010385190.9
申请日：2020-05-09
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种结合特征检测方法、顶点更新方法的点云去噪方法，首先在点云上定义了一种新的离散算子，称为各向异性的二阶算子，在优化中作为正则项去恢复点云的法向量场。其次，基于前一步优化的法向量场，本发明提出了基于双边张量投票的特征点检测方法，进行特征点检测、分类；接着，利用前一步检测到的分类特征点，基于RanSAC算法针对每个特征点计算得到多重法向量；最后，利用上述的多重法向量信息进行顶点更新，从而得到去噪的点云数据。与现有技术相比，本发明的点云去噪方法能在保持尖锐几何特征的同时，较好的恢复非线性光滑区域，达到理想的去噪效果。
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公开(公告)号：CN111210439A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911373503.2
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种通过抑制非感兴趣信息的语义分割方法、设备及存储设备，本发明基于深度学习库优化神经网络，提高语义分割结果的精度，主要包括以下步骤：1)构建基础Unet模型；2)添加注意力机制；3)门特征图与当前层结果相乘；4)添加新输出结果和多损失函数；5)对待进行语义分割的图像进行图像语义分割。本方法可以提高语义分割神经网络的精度并有效抑制非感兴趣信息。
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